中国科学技术信息研究所--国家工程技术数字图书馆

[学位论文] 吕志远东北电力大学 2008年硕士导师: 李国庆共60页

摘要 : 随着电力市场改革的不断深入，开放的输电网络给电力市场参与者提供了一个公平竞争的环境。为确保电力系统的安全稳定运行，在保证已有输电协议可靠输送的前提下，如何准确计算输电网络的可用传输能力(AvailableTransferCapability，ATC)，已成为众多... 展开

关键词 : 基于混合连续蚁群算法

2. 混合蚁群算法及其应用研究

[学位论文] 姜秋霞同济大学 2008年硕士导师: 王中杰共61页

摘要 : 蚁群算法是一种新型的用于求解组合优化或函数优化问题的现代启发式算法，由于其高度的并行性、正反馈性和鲁棒性具有较高的研究和实用价值。本文首先分析了蚁群算法的原理与模型，从蚁群算法的主要构成方面介绍了对蚁群算法的改进及其与其它智... 展开

关键词 : 蚁群算法混合蚁群算法 PID控制参数优化 QoS路由

3. 基于混合蚁群算法的DNA编码集合设计

[学位论文] 周启航浙江师范大学 2022年硕士导师: 周昌军共62页

摘要 : 计算机技术被誉为20世纪三大科学革命之一，随着技术的进步，电子计算机在人类社会的方方面面都发挥着重要作用，但是随着社会的发展，人类每天产生的数据越来越多，这使得使用传统电子计算机计算所花费的时间也越来越多，人们不得不寻找全新的替代方... 展开计算机技术被誉为20世纪三大科学革命之一，随着技术的进步，电子计算机在人类社会的方方面面都发挥着重要作用，但是随着社会的发展，人类每天产生的数据越来越多，这使得使用传统电子计算机计算所花费的时间也越来越多，人们不得不寻找全新的替代方式，而DNA计算机就是人类在计算领域的一次有力探索。 DNA计算是以生物分子DNA作为计算介质，以生化反应作为计算工具的一种全新的计算模式。DNA编码问题是DNA计算中的一个分支，其自身也有着很多问题：首先它直接影响着DNA序列的合成质量，其次编码的好坏直接影响着能够按照原先的计划进行杂交反应，最后编码的好坏直接影响着编码的个数以及解空间的扩充。所以基于上述的情况就能拓展出DNA编码的两个方向：DNA编码优化和DNA编码的集合设计。DNA编码优化指的是从满足约束条件的DNA编码集合中选出最优的DNA编码；DNA编码的集合设计指的是在规定的编码长度内尽可能多的获得符合约束条件的DNA编码。目前常用的DNA编码约束条件有组合约束、热力学约束等，这些组合约束能够在一定程度上保证所获得的的DNA编码不出现杂交的情况，进而获得高质量的编码。本文所研究的方向是DNA编码的集合设计，同时所做的工作如下：（1）提出将蚁群算法和改进版随机搜索（AOC IRS）算法相结合的混合蚁群算法，并将该算法应用到DNA编码设计中。基于传统随机搜索算法的缺点与不足，提出了一种改进版随机搜索算法，该算法能够有效的解决解空间不足的问题。该混合算法首先使用随机初始化的方式获得初始化族群，然后使用蚁群算法获得最优的一个（或几个）高质量编码，最后使用改进版随机搜索算法进一步扩充解空间。实验表明该混合算法能够获得比前人更优的结果。（2）根据Bloch球面的编码方式（BSC），提出了一种基于Bloch球面编码的改进版蚁群混合算法，并应用于DNA编码设计中。该算法使用Bloch球面编码进行初始化，相较于传统随机初始化的方式，该初始化使族群能够获得更好的多样性，从而提高了获得高质量编码的可能性；同时在蚁群算法的基础上进行了改进，提出了改进版的蚁群算法，该算法相较于传统的蚁群算法减少了算法的计算时间，减少了改进版蚁群算法的计算时间，提高了代码的运行效率；在此基础上还加入了遗传算法，尽可能的避免蚁群算法陷入局部最优的情况，提高了搜素局部解空间的能力。将本文使用的算法所得到了结果和前人的结果进行比较，部分结果与前人的结果一致，也有一部分优于前人，说明了该算法的可行性。通过上述两个实验结果可以得知通过混合蚁群算法能够得到扩充更好的解空间以及更多的编码集合，为DNA编码的后续研究提供了有益的参考。收起

关键词 : DNA编码集合设计混合蚁群算法 Bloch球面

4. 混合蚁群算法求解0-1背包问题

[学位论文] 潘夏福厦门大学 2008年硕士导师: 倪子伟共54页

摘要 : 在项目决策与规划，资源分配，货物装载等工作中，提出了多维0—1背包问题。多维0—1背包问题同时还是一个典型的NPC问题，对背包问题的研究无论在实际应用还是在理论研究中都有着重要意义。对这一问题的求解，国内外学者提出了许多算法。本文推... 展开

关键词 : 混合蚁群算法 0-1背包问题交换策略

5. 基于混合遗传算法的多式联运优化的选择研究

[学位论文] 何文护大连海事大学 2011年硕士导师: 杨晓光共44页

摘要 : 多式联运在国际物流服务中变得越来越重要,已成为现代运输体系中的一个重要环节,关于多式联运的优化研究是一个急需解决的课题,研究多式联运的优化不仅关系着物流运输的时间,成本和质量,还关系着物流运输效率,服务水平和竞争能力。利用混合遗传蚁群算... 展开

关键词 : 多式联运优化蚁群算法混合遗传算法

6. 基于SDN的负载均衡最优路径选择算法研究

[学位论文] 黄小玲兰州交通大学 2019年硕士导师: 杨桂芹共61页

摘要 : 随着云计算、大数据以及电子商务等业务的不断兴起和发展，网络规模的逐渐扩大，使得传统网络已经无法满足日益增长的用户需求和服务，在这种大的网络时代背景下，为了重新定义互联网，在2008年，斯坦福大学NickMcKeown教授的科研团队提出了OpenFlow的... 展开随着云计算、大数据以及电子商务等业务的不断兴起和发展，网络规模的逐渐扩大，使得传统网络已经无法满足日益增长的用户需求和服务，在这种大的网络时代背景下，为了重新定义互联网，在2008年，斯坦福大学NickMcKeown教授的科研团队提出了OpenFlow的概念，随后根据OpenFlow可编程的这一特点，SDN网络应运而生。SDN网络中，控制平面与数据平面的分离是其最大的特征，由于控制器灵活的可编程能力以及集中控制的能力，使得SDN网络已经成为了诸多研究者们探索的热点，然而SDN网络中的负载均衡研究一直处于探索阶段，因此在SDN网络日益发展的今天，这种新型网络架构中的负载均衡是很有必要的。通过对SDN网络系统的学习，对负载均衡的理解和相应算法的研究，当前很多SDN网络负载均衡的实现是依赖于传统的负载均衡算法，传统负载均衡算法的静态和动态两种方式在一定程度上可以解决网络中的问题，但在遇到网络复杂程度较高或者是网络流较大的情况下，就会不同程度的造成服务器负担，很难完成网络要求的任务，而且会严重浪费网络资源。本文为了进一步研究SDN网络中的负载均衡问题，选用蚁群算法为基础算法，并首先对蚁群算法进行了改进，改进后的蚁群算法优化了信息素更新策略，同时还引入了搜索频繁区域，这样蚁群在搜索路径时，将会得到最佳路径的集合；其次，为了得到更优的解，在改进的蚁群算法中引入遗传算法，提出一种混合蚁群算法，该算法将得到的最佳路径的集合作为遗传算法的初始种群，再通过交叉、变异等操作，得到更好的解来替代原来的解，最终得到全局的最优路径，提出的混合蚁群算法具有更强的搜索能力，能够有效的避免算法陷入局部最优；最后，在SDN网络中引入了负载均衡模块，在该模块中利用混合蚁群算法实现了SDN网络中的负载均衡，同时还能够提高网络的快速性和准确性。在实验仿真阶段，选择了主流Floodlight控制器以及Mininet仿真平台来进行实验，并在确定了网络平台的可靠性能后，对提出的算法进行了仿真测试，主要从负载均衡度、流接收率、带宽占用率、时延、丢包率等就几个评价指标来进行结果分析，实验结果表明，本文所提出的混合蚁群算法相比于传统的蚁群算法，能够很大程度上提高算法的搜索能力以及全局收敛性，大大减轻了服务器压力负担，使得网络的负载均衡能力得到提升的同时，还能够提高网络的资源利用率，减少了网络的消耗，提升了网络的服务质量，在一定程度上还增强了网络流量转发的稳定性和快速性。收起

关键词 : 软件定义网络负载均衡蚁群算法混合蚁群算法 Mininet仿真

7. 物流配送车辆优化调度问题研究

[学位论文] 于凤青沈阳工业大学 2007年硕士导师: 崔宝侠共61页

摘要 : 在经济全球化和信息化的浪潮中，现代的物流业已经成为以现代科技、管理和信息技术为支柱的综合物流系统。物流配送是物流企业增加利润的关键所在，而车辆调度问题是物流配送的核心问题，因此，对车辆优化调度问题的研究具有重要的意义。车辆优... 展开在经济全球化和信息化的浪潮中，现代的物流业已经成为以现代科技、管理和信息技术为支柱的综合物流系统。物流配送是物流企业增加利润的关键所在，而车辆调度问题是物流配送的核心问题，因此，对车辆优化调度问题的研究具有重要的意义。车辆优化调度问题是一个典型的NP难题，应用纯粹的数学方法难以求解。随着智能优化技术的发展，越来越多的研究人员用智能方法做出决策和判断,以使运输系统费用最低、效益最大。蚁群算法是一种新兴的搜索寻优技术，是从蚁群行为的研究中产生的。蚁群算法根据个体产生信息素，借助选择策略、信息素更新等操作，逐步逼近最优解。本文对现代物流配送车辆优化调度问题的理论、方法与模型进行了深入的研究。首先在回顾车辆优化调度问题研究现状的基础上,从模型分析和求解算法的角度研究了车辆优化调度问题：对容量限制车辆优化调度问题、有时间窗车辆优化调度问题、顾客满意度车辆优化调度问题以及随机车辆优化调度问题的模型进行了探讨，并介绍了求解车辆优化调度问题的算法。介绍了蚁群算法的基本思想、原理和模型实现，进行了算法分析，总结了一些参数选择的经验，并对一些典型的改进蚁群算法进行了简单介绍。然后针对蚁群算法在求解问题过程中容易出现停滞现象、收敛速度慢的缺点，提出了一种改进的蚁群算法，并将其应用于旅行商问题进行验证，结果表明了算法的有效性。最后在分析蚁群算法求解旅行商问题与车辆优化调度问题区别的基础上，设计了一种混合蚁群算法来求解车辆优化调度问题。编写了优化调度程序，应用实例对算法进行验证，通过与同类文献比较，表明了该算法对求解车辆优化调度问题的可行性。收起

关键词 : 物流配送车辆优化调度数学模型蚁群算法混合蚁群算法

8. 云计算环境下基于用户QoS需求的混合任务调度研究

[学位论文] 石文玲南京信息工程大学 2017年硕士导师: 薛胜军共78页

摘要 : 云计算利用成熟的虚拟化技术将资源集中起来形成一个共享、可动态配置的IT资源池，用户使用资源池中的资源时需要根据使用情况支付相应的费用。目前云环境下的任务调度模型和优化目标较为单一，同时在调度的过程不能够兼顾用户提交任务的服务质量QoS（... 展开云计算利用成熟的虚拟化技术将资源集中起来形成一个共享、可动态配置的IT资源池，用户使用资源池中的资源时需要根据使用情况支付相应的费用。目前云环境下的任务调度模型和优化目标较为单一，同时在调度的过程不能够兼顾用户提交任务的服务质量QoS（Quality of Service）需求，有鉴于此，在云环境下从用户的角度出发，研究基于用户QoS需求的混合任务调度具有重要的意义。本文考虑到任务模型的多样性提出了混合任务调度模型，并且在调度时不仅能够实现多个调度目标，还能够保证任务的QoS需求，主要的工作内容如下: (1)考虑到任务的多种形态以及用户在任务执行时会关注任务的服务质量，提出基于用户QoS需求的混合任务调度模型即兼有工作流和独立任务的模型。 (2)针对任务调度过程中调度时间过长，服务开销过多的问题，提出了改进的粒子群算法。通过对基本粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)的改进，改进的粒子群算法能够在搜索时控制搜索步长并且在每次迭代时都会筛选出优质的粒子，确保在任务调度时能够兼顾任务的调度时间以及调度所花的开销。 (3)将基本蚁群算法ACO(Ant Colony Optimization)和改进的粒子群算法结合提出改进的蚁群算法。通过改进的粒子群算法动态调整蚁群算法中的启发因子的组合，提高蚂蚁选择路径时的确定性并及时调整路径上的信息素，确保改进的蚁群算法在调度时能够满足用户的QoS需求。 (4)在云环境下的仿真模拟器CloudSim中对FIFO(First Input First Output)，遗传算法GA(Genetic Algorithm)，两种基本调度算法，两种改进后的算法进行调度仿真，比较两种调度算法在改进前和改进后的任务执行时间和执行开销，证明改进后的算法不仅能保证用户的QoS需求并且在调度性能方面也有所提升。收起

关键词 : 混合任务调度蚁群算法启发因子信息素

9. J超市冷链配送路径设计研究

[学位论文] 李向秦哈尔滨理工大学 2021年硕士导师: 董媛媛共74页

摘要 : 随着农业产业结构的不断调整，生鲜食品的产量不断提高的同时，生鲜食品的种类也越来越丰富。并且基于居民的生活水平的提高，居民对生鲜食品的需求量也越来越大，对生鲜食品的质量要求也更严格。生鲜食品具有保质期短、易腐烂的特点，极大地限制了居... 展开随着农业产业结构的不断调整，生鲜食品的产量不断提高的同时，生鲜食品的种类也越来越丰富。并且基于居民的生活水平的提高，居民对生鲜食品的需求量也越来越大，对生鲜食品的质量要求也更严格。生鲜食品具有保质期短、易腐烂的特点，极大地限制了居民的购买方式，也给予了冷链物流更严峻的考验。因此，研究超市生鲜食品冷链物流配送路径问题，不仅能够有效降低超市生鲜的冷链配送成本、提升客户满意度，还可以促进我国冷链物流的发展进程，保障居民的食品安全。本文立足于J超市的生鲜食品冷链配送现状，以该超市在荣成地区生鲜食品冷链物流配送路径作为研究对象进行研究。首先，调研并分析冷链物流与配送路径问题的研究现状，提出本文的研究目的与意义;其次，通过对J超市运行现状进行分析，提出J超市荣成地区生鲜食品配送阶段存在的问题;第三，构建考虑生鲜货损、时间窗、碳排放等多目标生鲜食品冷链物流配送路径模型;第四，以蚁群算法为基础引入节约算法与人工鱼群算法拥挤度函数，设计混合蚁群算法，并通过节约算法、蚁群算法、混合蚁群算法分别对J超市荣成地区门店配送路径进行求解，对比分析路径与算法性能;最后，从人才、设施设备、信息化、组织制度等方面对J超市荣成地区生鲜食品冷链物流配送路径方案提出保障措施。本文最终求得的J超市荣成地区生鲜食品冷链物流配送路径方案，可有效地节约配送成本、提升配送效率与客户满意度，证明了基于蚁群算法并融入节约算法与人工鱼群算法拥挤度函数的混合蚁群算法具备可行性与有效性;同时本文研究成果对J超市其他地区生鲜食品冷链物流配送路径研究具有一定的指导与借鉴意义。收起

关键词 : 冷链物流配送路径路径设计混合蚁群算法

10. 基于混合行为蚁群算法的车辆路径问题研究

[学位论文] 何文玲合肥工业大学 2014年硕士导师: 倪郁东共48页

摘要 : 车辆路径问题是研究如何通过合理规划行驶路线来实现运输成本优化调度问题,解决该问题的相关理论和算法对降低物流成本具有重要的应用价值,因此一直是组合优化和运筹学研究热点。根据人们所要求的目标不同,可将车辆路径问题分成不同的类别。本文... 展开

关键词 : 蚁群算法车辆路径混合行为组合优化